藥物分子的數(shù)據(jù)庫(kù)檢索及其分子動(dòng)力學(xué)模擬的加速的開題報(bào)告

藥物分子的數(shù)據(jù)庫(kù)檢索及其分子動(dòng)力學(xué)模擬的加速的開題報(bào)告題目：藥物分子的數(shù)據(jù)庫(kù)檢索及其分子動(dòng)力學(xué)模擬的加速一、選題的背景與意義在現(xiàn)代藥物研究中，藥物分子的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和篩選是非常重要的工作。在很多情況下，藥物分子的發(fā)現(xiàn)是基于已知的分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)和改進(jìn)的。因此，藥物分子的數(shù)據(jù)庫(kù)檢索就成為了藥物設(shè)計(jì)的重要環(huán)節(jié)。同時(shí)，藥物分子的動(dòng)力學(xué)模擬也是尋找和優(yōu)化新藥分子的有力工具。相對(duì)于傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方法，分子動(dòng)力學(xué)模擬相對(duì)簡(jiǎn)單、快速、低成本，且易于獲得藥物分子的結(jié)構(gòu)性質(zhì)。然而，分子模擬的計(jì)算復(fù)雜度較高，需要大量的計(jì)算時(shí)間和計(jì)算資源。因此，如何加速分子動(dòng)力學(xué)模擬成為了研究的熱點(diǎn)之一。二、研究?jī)?nèi)容本研究的主要內(nèi)容為藥物分子的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索及其動(dòng)力學(xué)模擬加速的研究。具體而言，本研究將采用現(xiàn)代的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)藥物分子結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)，并根據(jù)藥物領(lǐng)域的知識(shí)和信息將數(shù)據(jù)庫(kù)分類。同時(shí)，本研究將采用基于GPU（圖形處理器）的分子動(dòng)力學(xué)模擬技術(shù)，通過使用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的并行計(jì)算能力，加速分子動(dòng)力學(xué)模擬的過程。三、研究方法本研究將采用以下兩種主要方法：1.藥物分子的數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建采用流行的化學(xué)信息學(xué)軟件（例如，Chimera、OEChem等），從已知的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取藥物分子的結(jié)構(gòu)信息，并進(jìn)行分類和存儲(chǔ)。其中，藥物分子的結(jié)構(gòu)信息包括鍵長(zhǎng)、鍵角、手性等性質(zhì)。2.基于GPU的分子動(dòng)力學(xué)模擬應(yīng)用CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）技術(shù)，將分子動(dòng)力學(xué)模擬中的計(jì)算任務(wù)分配到GPU上執(zhí)行，利用GPU的并行計(jì)算能力加速模擬計(jì)算。具體地，本研究將在現(xiàn)有的GPU分子動(dòng)力學(xué)模擬軟件（例如GROMACS）的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，通過對(duì)模擬算法和程序結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，加速計(jì)算過程。四、預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括：1.一個(gè)包含大量藥物分子結(jié)構(gòu)信息的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，可供藥物設(shè)計(jì)研究使用。2.基于GPU的分子動(dòng)力學(xué)模擬技術(shù)，可加速分子動(dòng)力學(xué)模擬的計(jì)算過程，并具有相對(duì)優(yōu)秀的計(jì)算效率。3.通過對(duì)藥物分子結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)檢索和分子動(dòng)力學(xué)模擬的計(jì)算，可以有效提高藥物設(shè)計(jì)和研究的效率和成功率。五、研究計(jì)劃本研究的時(shí)間安排和工作計(jì)劃如下：1.前期準(zhǔn)備：學(xué)習(xí)和掌握藥物分子數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建和GPU分子動(dòng)力學(xué)模擬技術(shù)，調(diào)研已有研究成果，確定研究方案和具體的實(shí)驗(yàn)方法。2.藥物分子數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建：使用化學(xué)信息學(xué)軟件從已有的藥物分子數(shù)據(jù)庫(kù)中提取結(jié)構(gòu)信息，并進(jìn)行分類和存儲(chǔ)。3.基于GPU的分子動(dòng)力學(xué)模擬：在現(xiàn)有的GPU分子動(dòng)力學(xué)模擬軟件的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，優(yōu)化程序結(jié)構(gòu)和算法，加速計(jì)算過程。4.結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)檢索和分子動(dòng)力學(xué)模擬，進(jìn)行藥物分子的性質(zhì)研究和藥物設(shè)計(jì)模擬。5.撰寫論文并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果和方法的總結(jié)和歸納。六、參考文獻(xiàn)1.GuillaumeCollet,ArnaudBlondel,PatriceKoehl,etal.GPU-acceleratedmoleculardynamicssimulations:Performanceandapplicabilitytosplicing-relatedproteins[J].JournalofComputationalChemistry,2014,36(21):1575-1588.2.YanbinYin,LinGuo,QiWang,etal.EffectivelycontrollingtheparallelismofGPU-acceleratedmoleculardynamicssimulationsforpolymers[J].AppliedPolymerScience,2019,136(47016):1-9.3.RoyVincent,RezaulChowdhury.GPUacceleratedmoleculardynamicssimulationofbiomoleculesusingCUDA[C].InProceedingsofthe2013InternationalConferenceonParallelandDistributedProcessingTechniquesandApplications,LasVegas,Nevada,USA,2013:84-90.4.K.L.Poyil,P.Prasath.GPUacceleratedmoleculardynamicssimulations[C].InProceedingsofthe2016InternationalConferenceonAdvancedComputingTechnologiesandApplications,Dubai,UnitedArabEmirates,2016:1-5.5.MelissaR.McGuirl,M.ScottShell.GPUAccelerationofOpenMMHigh-SpeedMolecularDynamicswithAdvancedLongRangeElectrostatics[C].InPro